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Enregistrement W4372285931 · doi:10.3390/jmmp7030089

Ultrafast Laser Additive Manufacturing: A Review

2023· review· en· W4372285931 sur OpenAlexafffund
Jacob Saunders, Mohammad Elbestawi, Qiyin Fang

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing and Materials Processing · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésUltrashort pulseLaserSelective laser sinteringNanotechnologyLithographyMaterials scienceProcess (computing)Computer scienceManufacturing engineeringEngineeringOptoelectronicsOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrafast lasers are proven and continually evolving manufacturing tools. Concurrently, additive manufacturing (AM) has emerged as a key area of interest for 3D fabrication of objects with arbitrary geometries. Use of ultrafast lasers for AM presents possibilities for next generation manufacturing techniques for hard-to-process materials, transparent materials, and micro- and nano-manufacturing. Of particular interest are selective laser melting/sintering (SLM/SLS), multiphoton lithography (MPL), laser-induced forward transfer (LIFT), pulsed laser deposition (PLD), and welding. The development, applications, and recent advancements of these technologies are described in this review as an overview and delineation of the burgeoning ultrafast laser AM field. As they mature, their adoption by industry and incorporation into commercial systems will be facilitated by process advancements such as: process monitoring and control, increased throughput, and their integration into hybrid manufacturing systems. Recent progress regarding these aspects is also reviewed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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